-
公开(公告)号：CN112783503B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202110062369.5
申请日：2021-01-18
申请人： 中山大学
IPC分类号： G06F8/41
摘要： 本发明为克服Arm平台上原生NumPy库存在计算性能低下的缺陷，提出一种基于Arm架构的NumPy运算加速优化方法，包括以下步骤：配置Arm架构环境，获取NumPy源代码；对NumPy源代码中待优化函数进行类型判断：若待优化函数为数值计算类函数，则对待优化函数进行循环体优化，再对待优化函数进行多线程处理；否则直接对待优化函数进行多线程处理；然后将完成函数优化的NumPy源代码进行编译优化。本发明对Arm架构环境中的NumPy源代码进行优化，根据NumPy源代码中的函数类型执行循环体优化、多线程处理等操作，能够有效提高了依赖于NumPy的各类Python程序运行效率。
-
公开(公告)号：CN112860530B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110122117.7
申请日：2021-01-27
申请人： 中山大学
摘要： 本发明公开了一种利用非统一内存访问架构特点提升并行化NumPy计算性能的方法，所述方法包括针对NUMA架构及NumPy并行计算的特点分析；针对NumPy并行计算及NUMA架构优化的CPU分配程序与基于CPU分配程序及进程绑定的优化版NumPy并行计算系统。本发明的有益效果在于，可以由CPU分配器根据NUMA架构计算机以及NumPy并行计算的特点，生成一个CPU配置文件，利用进程绑定，把进程绑定到适合的CPU核心上运行。这样可以更有效地利用计算机的硬件资源的同时，减少进程迁移带来的性能问题，提升并行计算的性能。
-
公开(公告)号：CN112860530A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110122117.7
申请日：2021-01-27
申请人： 中山大学
摘要： 本发明公开了一种利用非统一內存访问架构特点提升并行化NumPy计算性能的方法，所述方法包括针对NUMA架构及NumPy并行计算的特点分析；针对NumPy并行计算及NUMA架构优化的CPU分配程序与基于CPU分配程序及进程绑定的优化版NumPy并行计算系统。本发明的有益效果在于，可以由CPU分配器根据NUMA架构计算机以及NumPy并行计算的特点，生成一个CPU配置文件，利用进程绑定，把进程绑定到适合的CPU核心上运行。这样可以更有效地利用计算机的硬件资源的同时，减少进程迁移带来的性能问题，提升并行计算的性能。
-
公开(公告)号：CN112783503A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110062369.5
申请日：2021-01-18
申请人： 中山大学
IPC分类号： G06F8/41
摘要： 本发明为克服Arm平台上原生NumPy库存在计算性能低下的缺陷，提出一种基于Arm架构的NumPy运算加速优化方法，包括以下步骤：配置Arm架构环境，获取NumPy源代码；对NumPy源代码中待优化函数进行类型判断：若待优化函数为数值计算类函数，则对待优化函数进行循环体优化，再对待优化函数进行多线程处理；否则直接对待优化函数进行多线程处理；然后将完成函数优化的NumPy源代码进行编译优化。本发明对Arm架构环境中的NumPy源代码进行优化，根据NumPy源代码中的函数类型执行循环体优化、多线程处理等操作，能够有效提高了依赖于NumPy的各类Python程序运行效率。
-
公开(公告)号：CN113515365B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202110062370.8
申请日：2021-01-18
申请人： 中山大学
IPC分类号： G06F9/50 , G06F9/38 , G06F9/54 , G06F15/173
摘要： 本发明为克服现有技术中NumPy在集群和多核计算环境下的性能不理想、兼容性差的缺陷，提出一种利用MPI的NumPy优化方法及系统，其根据集群和/或主机中CPU的使用情况，对集群和/或主机中的CPU资源进行分配；采用MPI进行数据交换通信，根据当前两个进程所绑定的CPU核心的物理位置，或根据主机间连接的网络方式，选择当前两个进程之间的通信方式；确定当前计算节点需要并行实现的NumPy方法，选择当前计算节点中NumPy方法的具体实现方式，包括使用线性代数计算库IntelMKL连接NumPy进行并行计算、使用OpenBLAS连接NumPy进行并行计算，或使用Cython进行并行计算。
-
公开(公告)号：CN113515365A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110062370.8
申请日：2021-01-18
申请人： 中山大学
IPC分类号： G06F9/50 , G06F9/38 , G06F9/54 , G06F15/173
摘要： 本发明为克服现有技术中NumPy在集群和多核计算环境下的性能不理想、兼容性差的缺陷，提出一种利用MPI的NumPy优化方法及系统，其根据集群和/或主机中CPU的使用情况，对集群和/或主机中的CPU资源进行分配；采用MPI进行数据交换通信，根据当前两个进程所绑定的CPU核心的物理位置，或根据主机间连接的网络方式，选择当前两个进程之间的通信方式；确定当前计算节点需要并行实现的NumPy方法，选择当前计算节点中NumPy方法的具体实现方式，包括使用线性代数计算库IntelMKL连接NumPy进行并行计算、使用OpenBLAS连接NumPy进行并行计算，或使用Cython进行并行计算。
-
-
-
-
-
搜索结果
6 条记录 (耗时 0.023 秒)
